Влияние регионального неравенства на экономический рост

1. Постановка проблемы. Согласно Концепции долгосрочного социально-экономического развития России на период до 2020 года обеспечение сбалансированного социально-экономического развития регионов является одной из приоритетных задач государства. Современное экономическое пространство России отличается значительными диспропорциями в региональном развитии. Экономическая интеграция регионов и их сбалансированное экономически однородное развитие невозможно при порядковой дифференциации по таким ключевым параметрам, как душевой ВРП, производительность труда, инвестиционная активность. С течением времени асимметричность в региональном развитии увеличивается.

На сегодняшний день большое экономическое неравенство субъектов РФ становится самостоятельным фактором, сдерживающим развитие производства как на уровне федеральных округов, так и на макроуровне. Более того, в долгосрочном аспекте негативному влиянию подвергаются и темпы экономического роста. По экспертным оценкам, ежегодные экономические потери от высокой экономической дифференциации субъектов РФ составляют до 3% ВВП [1-4].

С одной стороны, неравенство является катализатором экономического развития. С другой стороны, избыточная глубина экономического неравенства выступает барьером для межрегиональных инвестиционных потоков. В этом случае капитал «застаивается» в развитых административно-территориальных единицах, их экономический отрыв от депрессивных территорий нарастает. Практика показывает, что по мере увеличения неравенства между богатыми и бедными регионами возможности межрегионального перелива капитала уменьшаются. Соответственно нарушается рыночный механизм обеспечения равномерного развития территории страны, и актуализируется вмешательство государства.

Принимая тот факт, что экономическое неравенство регионов является неизбежным, можно предположить существование некоторого максимального (оптимального) уровня этого неравенства, превышение которого негативно отразится на экономическом росте. Проверке данной гипотезы и выявлению оптимального уровня пространственной экономической дифференциации и посвящена настоящая статья.

2. Методика оценки экономического неравенства регионов России. Экономическое неравенство имеет множество способов оценки. Одна из самых распространенных методик – индекс К.Джини, который позволяет определить уровень неравномерности распределения ресурса по группам участников рынка. Сквозь призму индекса Джини региональное неравенство может рассматриваться как степень концентрации валового продукта, инвестиций, трудовых ресурсов по федеральным округам и субъектам Федерации. В частности, примером использования индекса Джини применительно к оценке жилищного неравенства является работа [5].

В данном исследовании под региональным экономическим неравенством будем понимать неравномерность распределения валового продукта по субъектам РФ. Выбор этой экономической категории обусловлен тем, что валовой продукт имеет четкую региональную привязку, являясь результатом экономической деятельности хозяйствующих субъектов-резидентов данной территории. Что касается инвестиций, то оценка региональной неравномерности их распределения представляется менее удачной, поскольку источники капитала имеют мультирегиональное, порой, зарубежное происхождение, а сами регионы значительно различаются по инвестиционной отдаче.

Относительно идентификации территориальной единицы, в отношении которой будет оцениваться неравномерность распределения валового продукта, на наш взгляд, предпочтение следует отдать не отдельным регионам, а федеральным округам. В пользу такого выбора можно привести следующие аргументы.

Во-первых, несмотря на то, что формально федеральные округа не являются административно-территориальными образованиями, их рассмотрение дает возможность перехода от аналитических выводов к практическим управленческим рекомендациям. Если же оценивать неравномерность распределения валового продукта по всем субъектам РФ, то в, конечном итоге, встанут практически не решаемые вопросы о межрегиональном перераспределении валового продукта, например, между Ненецким автономным округом и Республикой Ингушетия, Москвой и Еврейской автономной областью, Санкт-Петербургом и Камчатским краем.

Вторым положительным моментом использования федеральных округов является устойчивость получаемых оценок экономического неравенства территорий к политике укрупнения регионов. Например, объединение нескольких регионов в рамках одного федерального округа автоматически ведет к корректировке федерального показателя региональной дифференциации, хотя по сути ситуация может и не измениться. Таким образом, укрупненный формат территориального неравенства более корректен и выгоден в целях дальнейшего прикладного использования получаемых результатов.

Опираясь на приведенные выше теоретико-методологические посылки, в аналитическом виде формула расчета индекса Джини, показывающего концентрацию валового продукта по федеральным округам (валовой продукт федерального округа определяется как сумма ВРП входящих в его состав субъектов РФ), может быть записана следующим образом:

Подчеркнем, что расчетные значения X_i и Y_i задают траекторию соответствующей кривой Лоренца, графически иллюстрирующей неравномерность территориального распределения созданного валового продукта. По оси абсцисс федеральные округа располагаются в порядке возрастания душевого валового продукта.

Математически индекс G может принимать значения от 0 до 100%, где G=0 означает однородное распределение валового продукта по федеральным округам и отсутствие неравенства между ними, а при G=100% концентрация валового продукта и экономическое неравенство федеральных округов максимальны.

3. Оценка влияния уровня территориальной концентрации валового продукта на объем и динамику ВВП. Предварительную оценку уровня территориальной концентрации валового продукта может дать сравнительный анализ душевого ВРП по федеральным округам. За анализируемый период времени (1994-2008 гг.) разрыв в душевом валовом продукте между самым богатым (УФО) и самым бедным (ЮФО) федеральным округом увеличился с 2,7 раза (1994 год) до 3,3 раза (2008 год). Кроме того, все федеральные округа, кроме ЦФО, обеднели относительно бессменно лидирующего УФО. Например, процентное отношение душевого валового продукта ПФО к УФО уменьшилось с 63,6% (1994 год) до 44,6% (2008 год); СФО – с 67% до 45% соответственно; ДФО – с 82% до 60%. Подчеркнем, что большая относительная бедность постигла федеральные округа, имеющие с УФО общие границы, – Приволжский и Сибирский. Этот факт подчеркивает отсутствие прочных финансово-хозяйственных связей между ними.

Переходим к рассмотрению индекса концентрации валового продукта по федеральным округам России, расчетные значения которого представлены в табл.1.

Данные табл.1 свидетельствуют о почти 2-кратном росте экономического неравенства федеральных округов за период 1994-2008 гг. Необходимо также отметить дискретный характер нарастания дисбаланса территориального развития. В частности, резкие скачки экономической дифференциации были отмечены в 2000 году (+3 п.п.) и 2005 году (+2,7 п.п.). Следует обратить внимание и на то, что с 2006 года индекс региональной дифференциации начал снижаться. Конечно, преждевременно делать далеко идущие выводы, но, скорее всего, неравенство на уровне 23% является своего рода точкой насыщения для российской экономики.

Какое влияние растущая динамика экономической дифференциации федеральных округов оказывала на общий экономический рост? Насколько отличались фактические значения территориальной концентрации валового продукта от оптимальных значений, если таковые вообще имеют место? Ответ на эти и другие смежные вопросы мы сможем получить, решив задачу нахождения оптимальных значений экономического неравенства федеральных округов (G*) с точки зрения макроэкономического роста.

Для решения поставленной задачи воспользуемся аппаратом эконометрического моделирования. Информационной базой расчетов станут ретроспективные динамические ряды данных, представляющие объясняемую переменную и факторы (объясняющие переменные). Учитывая динамический характер данных, стоимостные величины подлежат процедуре дефлирования и приведения к ценам одного года (табл.1). Таким годом был выбран 2006. Отчасти это связано с тем, что статистическая информация за этот год уже не будет уточняться Росстатом.

В соответствии с рабочей гипотезой, объясняемой переменной является объем ВВП. Альтернативным вариантом объясняемой переменной может быть выбран суммарный ВРП страны, в который согласно методологии статистического учета не включается добавленная стоимость по нерыночным коллективным услугам (оборона, государственное управление и т.д.), оказываемым государственными учреждениями обществу в целом. На наш взгляд, альтернативный подход имеет ряд минусов. Во-первых, объем коллективных услуг достаточно велик (порядка 20% ВВП), чтобы им можно было пренебречь. К тому же он финансируется за счет налоговых платежей, поступающих в федеральный бюджет из всех регионов. Во-вторых, рассматривать экономику отдельно от государственных институтов не вполне корректно, поскольку государственное управление составляет институциональную надстройку и определяет параметр G, являющийся ключевым в нашем анализе.

Объясняющие переменные, теоретически, могут быть представлены достаточно широким набором производственных и институциональных макропараметров, в число которых мы обязательно включаем индекс G. Проведенные вариантные расчеты по нахождению оптимальной спецификации регрессионного уравнения, показали, что индекс G вместе с численностью занятых наилучшим образом описывают динамику ВВП. Попытки включить в анализ такой регрессор, как объем основного капитала, успеха не имели по причине периодических переоценок основных фондов, а также неполной загрузки производственных мощностей. В табл.1 представлены исходные данные для построения эконометрической зависимости объема ВВП от численности занятых в экономике и уровня экономического неравенства федеральных округов.

4. Анализ влияния регионального экономического неравенства на объем ВВП. Вариантные эмпирические расчеты позволили установить следующий вид эконометрической зависимости, описывающий динамику ВВП в 1994-2008 гг.:

Аналитический вид зависимости (2) предполагает, что при нулевом значении G объем ВВП нулифицируется, и это согласуется с нашей гипотезой о значимости неравенства между регионами для экономического роста. При G=1 объем ВВП принимает значение Y=k·L^(a+b).

В линеаризованном виде уравнение (2) принимает вид:

В круглых скобках под коэффициентами регрессионного уравнения (3) приведены значения t-статистик, R² – коэффициент детерминации, показывающий долю объясненной дисперсии переменной Y, F – значение F-статистики, DW – коэффициент Дарбина-Уотсона. Статистические характеристики эконометрической модели (3) проходят основные тесты на уровне значимости 99%, и сама модель может быть использована для дальнейшего анализа.

Аналитический вид уравнения (2) позволяет выразить точки локального экстремума (точки перегиба кривой Y=ƒ(G,L)) относительно значений независимой переменной G. Для этого необходимо определить частную производную Y^'_G= и, приравняв ее к нулю, решить уравнение относительно G и получить искомые точки локального экстремума G*, при которых .

Аналитический вид уравнения (2) позволяет выразить точки локального экстремума (точки перегиба кривой Y=ƒ(G,L)) относительно значений независимой переменной G. Для этого необходимо определить частную производную Y^'_G=∂Y/∂G и, приравняв ее к нулю, решить уравнение Y^'_G=0 относительно G и получить искомые точки локального экстремума G*, при которых Y^'_G(G*)=0.

Выполнив необходимые математические преобразования, значения точек перегиба G* вычисляем по формуле (4):

Аналогичный анализ может быть проведен и в отношении фактора L.

Дополнительная проверка значений точек G* позволит определить, являются ли эти значения точками локального максимума или локального минимума. В табл.2 представлены значения точек локального экстремума G*, полученных по формуле (4). Перейдем к интерпретации полученных результатов.

Данные табл.2 позволяют сделать следующие выводы.

Во-первых, идентифицированная точка максимума G_max является тем пределом, к которому следует стремиться, снижая избыточное фактическое экономическое неравенство федеральных округов. Однако, учитывая реальный тренд увеличения экономической дифференциации территорий, а также близость траекторий значений G_min и G_fact, отмечаем, что основным ориентиром для экономики выступает не оптимальный уровень G_max, а «планка», задаваемая значениями G_min, которую приходится превышать. При этом когда G_fact>G_min, экономическая дифференциация не мешает увеличению объемов ВВП. Однако качество этого роста является ущербным, поскольку достигается за счет экономического раздувания традиционно преуспевающих регионов на фоне увеличивающего отставания догоняющих территорий. В случае, когда G_fact≃G_max, качество экономического роста было бы принципиально другим, а именно, увеличение ВВП достигалось бы за счет сбалансированного развития большинства регионов, а не узкой группы субъектов РФ.

Таким образом, фактическое соотношение значений точек максимума и минимума фактора G является перевернутым относительно ожидаемого результата и свидетельствует о сложности влияния пространственной экономической дифференциации на экономический рост.

Во-вторых, выявленные уровни максимальных и минимальных значений экономической дифференциации федеральных округов весьма устойчивы во времени с малозаметной тенденцией к увеличению расстояния друг от друга. Ширина полосы, образуемой траекториями значений G_max и G_min, в 2008 году составляла 7,4 п.п., увеличившись на 2,2 п.п. по сравнению с 1994 г. Можно сказать, что с течением времени точки максимума G_max утратят смысл для российской экономики, которой придется функционировать в области высоких значений G. Очевидно, что данный режим будет являться неоптимальным с точки зрения обеспечения экономически однородного развития территории страны.

В-третьих, соотношение фактического уровня концентрации валового продукта и предельных значений G_min и G_max показывает, что 1996-1999 гг. были наиболее благоприятными в плане влияния экономического неравенства федеральных округов на объем ВВП. Однако с 2000 года был взят курс на беспрецедентное экономическое усиление ряда регионов. Индекс G резко увеличился на 3 п.п., и основным ориентиром стал минимальный уровень неравенства регионов - G_min. В частности, именно с этого момента начали быстро расти цены на жилую недвижимость в Москве, Санкт-Петербурге и других крупных городах. В 2004-2008 гг. выполнялось неравенство G_fact > G_min, и, таким образом, фактор G не мешал росту ВВП, однако, как было указано выше, сам механизм этого роста являлся дефектным.

Итак, с помощью эконометрического моделирования мы установили минимально и максимально допустимые значения для уровня экономического неравенства регионов как фактора, стимулирующего рост объема ВВП. При этом близость значений G_fact и G_min определяет неоптимальный режим пространственного экономического развития.

Другим плодотворным аспектом анализа макроэкономической роли регионального неравенства является оценка его влияния на темпы роста ВВП. Это направление исследования позволит нам оценить дополнительные макроэкономические ориентиры эффективных значений уровня концентрации валового продукта по федеральным округам.

5. Анализ влияния регионального экономического неравенства на темпы роста ВВП. Методика оценки зоны эффективных значений фактора G на величину темпов роста ВВП аналогична той, которая использовалась при исследовании зависимости абсолютных объемов ВВП от экономической дифференциации федеральных округов и численности занятых. Более того, экспериментальные расчеты показали, что спецификация регрессионного уравнения и аналитический вид формул оценки критических точек G* остаются в том же виде, только в качестве объясняемой переменной фигурирует не абсолютный объем ВВП, а темп его роста (V), и, таким образом, исследуется эконометрическая зависимость V=ƒ(G,L). Модельные расчеты показали, что анализ периода 1998-2008 гг. позволяет наилучшим образом описать волатильность темпов роста факторами G и L.

По итогам проведенных расчетов получен следующий линеаризованный вид эконометрического уравнения:

Статистические характеристики эконометрической модели (5) проходят основные тесты на уровне значимости 95%. В табл.3 показаны искомые значения точек перегиба G*, рассчитанных для функции V=ƒ(G,L).

Данные табл.3 позволяют сделать следующие выводы.

Во-первых, с точки зрения положительной динамики ВВП установлена полоса эффективных значений экономического неравенства федеральных округов, ширина которой за период 1998-2008 гг. увеличилась в 4 раза: с 1,2 п.п. в 1998 г. до 4,8 п.п. в 2008 г. При этом фактические значения G лежат в окрестности G_max, и, таким образом, есть основания полагать, что именно точка максимума будет являться основным ориентиром для G.

Во-вторых, анализ взаимного расположения точек экстремума и фактических значений G показывает, что только в 2005 году максимальный предел был превышен. После этого уровень экономической дифференциации федеральных округов начал снижаться.

Сопоставив интервалы, ограниченные точками экстремума для эконометрических зависимостей (3) и (5), получаем зону оптимальных значений G в области высокой экономической дифференциации территорий (рис.1). Если быть точнее, то речь идет о квазиоптимальных значениях G.

Рис.1. Зона квазиоптимальных значений G для абсолютного объема ВВП и темпов его роста.

Согласно рис.1 получаем достаточно узкую полосу эффективных значений G шириной 1,2 п.п., ограниченную траекториями G_max (V) и G_min (Y). В погоне за высоким экономическим неравенством регионов как катализатором развития экономика сама себя загнала в ловушку, когда фактическая экономическая дифференциации не только миниминизирует абсолютный объем ВВП, но и близка к предельному уровню с точки зрения темпов его роста. При этом никаких резервов и свободы управления параметром G в сторону увеличения не просматривается. Таким образом, остается один путь – снижать экономическое неравенство регионов, причем в короткие сроки. В противном случае дальнейшее увеличение G может привести к стагнации, когда рост регионов-доноров не компенсирует упадок периферийных территорий, в результате чего нарушится экономическое единство страны, а вслед за ним и политическая целостность государства.

6. Цена неоптимального экономического неравенства регионов. На основе расхождений экономически оптимальных значений дифференциации федеральных округов с фактическими значениями регионального неравенства представляется возможным оценить потери ВВП. Для расчетов воспользуемся моделями (3) и (5).

Потери ВВП, рассчитываемые на основе модели (3), будут определяться по следующей формуле:

Проведенные по формуле (6) расчеты свидетельствуют о том, что в точке G_max (табл.2) расчетные значения ВВП значительно превосходят результаты, зафиксированные госстатистикой. В целом, по итогам 1994-2008 гг. общие потери составили 44 трлн. руб. (в ценах 2006 года), что на 30% превышает ВВП 2008 года. Более того, только за 2008 год экономические потери достигли 9,7 трлн. руб. Для сравнения, данная величина превышает ВРП Москвы в 1,5 раза. Более того, применение значений G_max из табл.2 к модели (5) проводит к получению темпов роста, которые в 2 раза превосходят фактические.

Если говорить о масштабах сдерживания темпов роста ВВП недостаточным (избыточным) экономическим неравенством федеральных округов в стоимостном выражении, то они практически незаметны. Это объясняется тем, что темпы роста являются производными величинами абсолютных значений ВВП и могут быть, например, одинаковыми при оценке динамики ВВП малых и высоких абсолютных значений. Необходимо подчеркнуть, что потенциальные объемы ВВП, генерируемые функцией (3) при G = G_max, имеют темпы роста, сопоставимые с динамикой фактического ВВП. Однако в абсолютном выражении фактический ВВП существенно уступает значениям Y(G_max).

Итак, мы определили оптимальные значения регионального экономического неравенства для ВВП и его темпов; установили, что современный режим функционирования российской экономики в зоне высоких значений экономической дифференциации территорий себя исчерпал и является деструктивным, несмотря на формальное увеличение ВВП. Таким образом, актуализируется вопрос снижения диспропорций в экономическом развитии регионов, причем необходимы оперативные и радикальные решения со стороны государства, в том числе в области налоговой, бюджетной, инвестиционной политики.

Работа выполнена при финансовой поддержке Российского гуманитарного научного фонда (проект № 10-02-00160а).

1. Концепция Стратегии социально-экономического развития регионов Российской Федерации/ Министерство регионального развития Российской Федерации (www.minregion.ru/OpenFile.ashx/Download?AttachID=184).
2. Мельникова Л.В. О риторике региональной науки и региональной политики// «Регион: экономика и социология», №1, 2008.
3. Хилл Ф., Гэдди К. Сибирское проклятье: Обрекает ли российская география судьбу рыночных реформ на неудачу?// «ЭКО», №6, 2004.
4. Hill F., Gaddy C. The Siberian curse: How communist planners left Russia out in the cold. Washington: Brookings Institution Press, 2003.
5. Гусев А.Б. Жилищное неравенство российских домашних хозяйств: естественный путь к сегрегации// «Вестник Университета (Государственный университет управления)», №25, 2009.
6. www.gks.ru – официальный Интернет-сайт Росстата.